Sensitivity of Pyrocumulus Convection to Tree Mortality During the 2020 Creek Fire in California
Sensitivity of Pyrocumulus Convection to Tree Mortality During the 2020 Creek Fire in California
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2020 年加利福尼亚州溪火期间火积云对流对树木死亡的敏感性
DOI：
10.1029/2023gl104193
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发表时间：
2023
影响因子：
5.2
通讯作者：
Lassman, William
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lee, Jungmin M.;Mirocha, Jeffrey D.;Lareau, Neil P.;Whitney, Taylor;To, Wing;Kochanski, Adam;Lassman, William
本研究在WRF‐SFIRE模拟系统内，研究了2020年加州溪火灾引起的积雨云（Pyrocumbus）对地表燃料数量和类型的敏感性。卫星数据被用来推导火灾到达时间，以限制火灾的进展，并增加燃料特性与更好的估计可燃植被占树木死亡率。利用机器学习对航空图像中的枯死植被进行分类，然后将其作为自定义燃料类别沿着与标准安德森燃料类别一起添加。使用这种新燃料类别的模拟产生了比对照运行更大和更有力的PyroCb，然而，仍然低于预测的云顶。燃料质量的额外增加，以代表森林地面上的死亡植被的积累，进一步改善了模拟，表现出的效力，代表死站和倒下的植被，以产生更逼真的PyroCb和烟雾模拟。
This study investigated the sensitivity of pyrocumulonimbus (PyroCb) induced by the California Creek fire of 2020 to the amount and type of surface fuels, within the WRF‐SFIRE modeling system. Satellite data were used to derive fire arrival times to constrain fire progression, and to augment the fuel characterization with better estimates of combustible vegetation accounting for tree mortality. Machine learning was employed to classify standing dead vegetation from aerial imagery, which was then added as a custom fuel class along with the standard Anderson fuel categories. Simulations using this new fuel class produced a larger and more vigorous PyroCb than the control run, however, still under‐predicted the cloud top. Additional augmentation of fuel mass to represent the accumulation of dead vegetation on the forest floor further improved the simulations, demonstrating the efficacy of representing both dead standing and fallen vegetation to produce more realistic PyroCb and smoke simulations.
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